Impara l'analisi attraverso un caso di studio aziendale

Contenuti

caso5-9153269

La mejor manera de aprender analitico es a través de la experiencia y la risoluzione de casos de estudio. Qui, Ti presenterò un modello di business completo e ti guiderò passo dopo passo su come impostare l'analisi in una nuova azienda, cómo se utiliza en los procesos diarios y algunas de las técnicas de analítica avanzada que una empresa puede utilizar para realizar una segmentazione y predicción significativas para optimizar su campaña de marketing y ventas.

Parte inferiore :

Di recente ha aperto un negozio di noleggio di Video CD. Dopo 2 mesi, ti rendi conto che c'è una forte concorrenza nel mercato e devi creare una strategia più incentrata sul cliente per distinguerti nel mercato. Perciò, vuoi raccogliere i dettagli granulari del comportamento del tuo cliente e sviluppare la strategia di conseguenza.

cd-shop-6649399

Progettazione di casi aziendali :

Questo caso aziendale è stato suddiviso in 3 articoli. A continuación se muestra una trama de los artículos y cada artículo dependerá en gran misura de los hallazgos de los artículos anteriores:

1. Come raccogli i dati per acquisire tutte le informazioni importanti??

2. Scava a fondo nel comportamento dei clienti e utilizza l'analisi dei dati di base con informazioni di business per semplificare le operazioni quotidiane: clicca qui per andare direttamente a questa parte https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/03/learn-analytics-business- caso-studio-parte-ii /

3. Come usi i dati con l'analisi avanzata in modo che le tue strategie di marketing / le vendite sono più specifiche?

Caso studio parte I :

Ti sei mai chiesto perché nella tua azienda hai a che fare con così tanti datamart? Cerchiamo di capire come imprenditore di quali fonti di dati hai bisogno.

1. Tabella delle transazioni:

Noleggia CD video e i dati più importanti per te saranno i dati transazionali. I dati transazionali sono, con molto, i dati più ricchi di tutti i settori. Cada fila de datos transaccionales corresponde a una transazione realizada. Questa transazione è principalmente una transazione monetaria. Per identificare ogni transazione, hai bisogno di un codice di transazione diverso associato a ciascuna transazione. Quali altri campi puoi pensare di catturare insieme a ogni transazione?? Di seguito è riportato un piccolo elenco di queste variabili:

1. ID transazione

2. Identificativo cliente: identificazione del cliente a cui hai noleggiato il CD

3. Affitto dovuto: quanto il cliente deve pagare come affitto

4. Data di emissione: quando è stato noleggiato il film?

5. Data di ricevimento: quando è stato ricevuto il film?. Vuoto se manca ancora il CD

6. ID film: identificazione del film

Di seguito è riportato un esempio di set di dati transazionali:

caso1-2661272

2. Tabella dei prodotti:

Se hai una tabella delle transazioni, ha fondamentalmente il collegamento tra clienti e prodotti. Ma, Perché la tabella delle transazioni non ha la descrizione del prodotto?? La ragione più semplice per lo stesso è che il numero totale di prodotti è limitato in qualsiasi settore., e lo stesso prodotto viene ripetuto nell'intera tabella delle transazioni. Se aggiungiamo una descrizione su ogni riga, aumenta notevolmente la dimensione complessiva della tabella delle transazioni, che è comunque enorme. Perciò, teniamo separata la tabella dei prodotti e la uniamo con le transazioni necessarie per un'analisi specifica.

La tabella del prodotto è univoca nell'identificare il prodotto, che è assegnato alla tabella delle transazioni. ¿Qué otros parametri se le ocurren que tengan sentido para incluir? Di seguito è riportato un elenco di possibili variabili:

1. ID film: ID univoco del film

2. Anno di origine mese: Quando è stato acquistato il CD??

3. Genere di film

4. Lingua del film

5. Cast di star del cinema

6. Nome del film

caso2-2386187

Nota : L'identificazione del prodotto può generalmente essere decodificata per conoscere i dettagli del prodotto. Ad esempio, qui H denota “hindi” e E denota “inglese”. Questa codifica semplifica l'analisi.

3. Tabella clienti:

L'altra parte della tabella delle transazioni è la tabella dei clienti. Usando le due tabelle sopra, ha quasi tutto tranne i dettagli del cliente. Quando si esegue qualsiasi tipo di strategia incentrata sul cliente, è essenziale tenere conto del profilo del cliente. Questa tabella ti aiuta a trovare il profilo del cliente. Questa tabella è unica nell'identificazione del cliente. Quali altri parametri ti vengono in mente che ha senso includere? Di seguito è riportato un elenco di possibili variabili:

1. Identificativo cliente: ID cliente univoco.

2. Età

3. Genere

4. La zona: Zona in cui abita il cliente.

5. Pacchetto: pacchetto a cui il cliente si è iscritto

6. Data_iscrizione: Quando il cliente ha effettuato la prima transazione??

7. Nome

caso3-9508543

Nota : Simile all'identificazione del prodotto, l'identificazione del cliente può anche essere decodificata in generale per conoscere i dettagli del cliente.

4. Tracker di fidanzamento:

Le tre tabelle insieme possono essere utilizzate per creare qualsiasi tipo di analisi per costruire una strategia di marketing e vendita.. Quello che non coprono è l'impegno che hai avuto con i tuoi clienti fino ad oggi. Diciamo, Ho chiamato Kunal una settimana fa per parlargli di un film X. però, potrebbe non essere la migliore idea chiamare di nuovo Kunal questa settimana per parlargli dello stesso film. Perciò, dobbiamo tenere traccia di tutti i tipi di impegno che abbiamo con i nostri clienti su base giornaliera. È simile alla tabella delle transazioni, ma include tutte le interazioni non monetarie che abbiamo fino ad oggi con i nostri clienti. Queste interazioni possono essere in entrata o in uscita. Questa tabella è unica in engagement_id. Quali altri parametri ti vengono in mente che ha senso includere? Di seguito è riportato un elenco di possibili variabili:

1. Identificazione della partecipazione: identificazione univoca della posta in gioco

2. Indicatore di ingresso: 1 se è in arrivo, 0 se è in uscita

3. Tipo di impegno: Codice per il tipo di impegno.

4. numero identificativo del prodotto: ID prodotto in questione.

5. Tabelle derivate:

Perché la dimensione dei dati diventa enorme nel tempo, si consiglia sempre di avere a portata di mano alcune istantanee mensili. Una di queste tabelle può essere accumulata con i dati delle transazioni a livello del cliente. Di seguito è riportato un elenco di tali possibili variabili:

1. Identificativo cliente

2. # transazioni a vita: numero di operazioni effettuate dal cliente fino ad oggi

3. Data di iscrizione

4. # Film in inglese: No. di film in inglese realizzati dal cliente fino ad oggi

5. Data ultima assunzione

6. Data dell'ultima transazione

Queste tabelle derivate sono molto utili per un'analisi rapida. Diciamo che hai acquisito 10 nuovi film in inglese e vuole commercializzarli. Potresti voler commercializzare questi film ai clienti che guardano film in inglese, chi ha risposto a impegni recenti e chi ha effettuato transazioni recenti. Per una tale lista di obiettivi, immagina il processo che potresti dover affrontare. Di seguito è riportato un possibile modo per ottenere lo stesso:

caso4-1302191

Immagina quanto diventa facile questa analisi se hai a portata di mano l'istantanea mensile derivata.

Schemi grafici:

L'articolo finora si concentra sull'uso dei database relazionali tradizionali. Database basati su grafici (ad esempio, Neo4j) sono una valida alternativa a questi database tradizionali. Añaden mucha flexibilidad a su Banca dati, dove puoi cambiare lo schema molto facilmente.

Questo tipo di flessibilità è necessario nel caso in cui i formati dei dati possano cambiare e non si abbia molto controllo su di essi.. Cosa c'è di più, puoi aggiungere nuove strutture e relazioni molto rapidamente. Prima di entrare in questi dettagli, uno schema grafico tipico in questo caso sarebbe simile a questo:

graph_relation-2536860

I nodi blu rappresentano i clienti, il rosso rappresenta i film e il verde rappresenta i vari pacchetti disponibili. Ogni bordo è una relazione tra i nodi. Ad esempio, se un cliente noleggia un film, possiamo trarre un vantaggio tra 2.

Ora, al calcular cosas como el número de bordes de un nodo, può vedere cose come il cliente più attivo, i film più noleggiati e meno noleggiati. Puoi anche iniziare a vedere che tipo di clienti noleggiano che tipo di film.

PD Come tutti i progetti di modelli di dati, ci sono diverse alternative a questo design e dovresti scegliere la migliore in base al suo utilizzo.

Note finali:

Discutiamo del database relazionale e del database grafico per rappresentare un tipico problema aziendale. Le tabelle di dati di cui discutiamo in questo articolo sono quasi parallele ai datamart in qualsiasi settore.. Esamineremo alcune strategie interessanti che possono essere derivate utilizzando queste fonti di dati per il business case del noleggio di CD.. Alcune di queste strategie, che sono di natura molto basilare e richiedono più senso degli affari rispetto ai modelli, ne parleremo nel prossimo articolo. Questo ti darà una comprensione di come possono essere costruite strategie efficaci se combini la conoscenza del business con una semplice analisi dei dati.. La conoscenza dei dati è molto essenziale, indipendentemente dal settore per cui lavori. Per vedere la parte successiva di questo caso di studio, fare clic su https://www.analyticsvidhya.com/blog/2014/03/learn-analytics-business-case-study-part-ii/

L'articolo ti è stato utile?? Condividi con noi qualsiasi altra dichiarazione di problemi che ti viene in mente. Fateci sapere i vostri pensieri su questo articolo nella casella sottostante..

La prossima parte del caso di studio: Impara l'analisi attraverso un caso di studio aziendale: Seconda parte

Iscriviti alla nostra Newsletter

Non ti invieremo posta SPAM. Lo odiamo quanto te.